基于機器學習的大學生家教適配系統的設計與實現

高晨昊　何謙　胡梓

關鍵詞：大學生家教；機器學習；SVM支持向量機；家教系統；App

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2023）08-0005-04

0 背景概述

當下，“互聯網+教育”已經融入學生的方方面面，在“互聯網+”背景下，學生借助互聯網瀏覽教育信息，實現個性化教學目的。家教行業也借助這一背景，涌現出部分個性化教育平臺[1]。家教群體中有這么一個群體，占據家教市場近4成，和學生溝通強，物美價廉，這便是大學生家教。

有學者曾調研過遼寧省的大學生家教市場。調研指出，有85%的家長會選擇為孩子報名課后輔導班；所調查的近300家教育機構中，參與過家教兼職人員多達1萬人，目標學生群體約60萬人，學生平均年消費達2500 元[2]。據項目組成員調查，在一二線城市，約每10個學生中有8個學生上過課外補習班。因此，只要大學生有兼職意向，只要中小學生有補課需求，那么大學生家長市場將持續存在，并且會隨著人數、教育發展、教育需求提高而持續擴大，線上家教匹配系統的未來前景仍是一片光明。

但是，大學生家教市場也存在著諸多問題。最主要的是大學生家教市場信息閉塞，大學生尋找家教系統途徑單一[3]。

根據項目組成員考察調研，將目前市場上的家教平臺分成以下三類：

1） 綜合性兼職平臺分屬家教模塊（如58同城、BOSS直聘）；

2） 專職線下家教平臺（如學而思，學大教育）；

3） 較強地域性的家教小網站和小平臺（如知善師家教）。

三種模式各有利弊，本項目設計為第三類家教平臺。

團隊利用機器學習算法庫中的SVM算法，將中小學生在本平臺的上課習慣、成績、學習能力以及家教需求等個人數據作為輸入，作為每個學生的學習模型，存儲在數據庫中，然后通過家教匹配系統，按需匹配最適合中小學生的大學生教員。……